百度试题 题目如果增加模型复杂度,那么模型的测试错误率总是会降低。 A.正确B.错误相关知识点: 试题来源: 解析 B
以下说法正确的是() 1.一个机器学习模型,如果有较高准确率,总是说明这个分类器是好的 2.如果增加模型复杂度,那么模型的测试错误率总是会降低 3.如果增加模型复杂度,那么模型的训练错误率总是会降低 4.我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项,然后再用监督学习分别进行学习 A.1B.2C.3D.1and3 相...
以下说法正确的是1.一个机器学习模型,如果有较高准确率,总是说明这个分类器是好的2.如果增加模型复杂度, 那么模型的测试错误率总是会降低3.如果增加模型复杂度, 那么模型的训练错误率总是会降低( )。 A. 1 B. 2 C. 3 D. 1 and 3 点击查看答案 广告位招租 联系QQ:5245112(WX同号) ...
以下哪句话是正确的(C)。A.机器学习模型的精准度越高,则模型的性能越好B.增加模型的复杂度,总能减小测试样本误差C.增加模型的复杂度,总能减小训练样本误差D.以上说法都
训练误差与测试误差和模型复杂度 其实就是过拟合... 复杂度模型.png
() A)调小模型复杂度,使其适合自己训练集的数量级(缩小宽度和减小深度) B)data augmentation C)regularization D)添加多项式项 答案:D 解析: 98.[单选题]理论上激活效果最好的函数是: A)relu B)leaky-relu C)sigmoid D)tanh 答案:B 题卷3 1/40 试卷科目: 解析: 99.[单选题]输入大小为64X64的黑白...
这是因为加倍W,正确与不正确的安全边界值也会翻倍,所以损失函数值依然为0。 5.正则化 正则化(Regularization)的宏观概念就是要对模型做的任何事,也就是惩罚,主要目的是为了减轻模型的复杂度,而不是试图拟合数据,减少泛化误差,而不是减少训练误差。 如果让分类器尝试和适应训练数据,就会非常拟合,完美分类所有的训练...
与之相比,V11在速度控制上还较为生硬,一旦有机会便会尽可能迅速加速达到设定限速,给人感觉略微机械。特别是在一些社区小路,窄路以及恶劣天气下,这种生硬的速度控制有时候会让即使是我这样有着丰富自动驾驶功能测试经验的从业者也感到一丝丝惊慌感。 2、路上与其他参与者交互 ...
模型复杂度也需认真评估,考虑训练时间、存储容量等。此外,关注未来扩展性也相当必要,这样可以应对业务增长所带来的新需求。自建数据中心与租用第三方服务之间的成本差异要认真比较,同时还要考虑运维难度和更新频率。计算投资回报率,选择性价比优的解决方案。对于算法特点,把握最合适的硬件平台,杭州卷积神经网络而言,...